ValueError: Setzen eines Array-Elements mit einer Sequenz bei der Verwendung mit Tensorflow

Question

Ich habe alle ähnlichen Threads überprüft, konnte aber mein Problem nicht beheben.

Eigentlich funktioniert mein Code auf meinem lokalen System, aber wenn ich es auf dem Server ausführe, gibt es diesen Fehler. Codeausschnitt:

with tf.variable_scope("lstm") as scope: 
     # The RNN cell 
     single_cell = rnn_cell.DropoutWrapper(
      rnn_cell.LSTMCell(hidden_size, hidden_size, initializer=tf.random_uniform_initializer(-1.0, 1.0)), 
      input_keep_prob=self.dropout_keep_prob_lstm_input, 
      output_keep_prob=self.dropout_keep_prob_lstm_output) 
     self.cell = rnn_cell.MultiRNNCell([single_cell] * num_layers) 
     # Build the recurrence. We do this manually to use truncated backprop 
     self.initial_state = tf.zeros([self.batch_size, self.cell.state_size]) # ERROR IS IN THIS LINE 
     self.encoder_states = [self.initial_state] 
     self.encoder_outputs = [] 

Traceback:

WARNING:tensorflow:<tensorflow.python.ops.rnn_cell.LSTMCell object at 0x7f56e6c2cb10>: The input_size parameter is deprecated. 
Traceback (most recent call last): 
    File "train.py", line 194, in <module> 
    main() 
    File "train.py", line 63, in main 
    model = create_model(sess, hyper_params, vocab_size) 
    File "train.py", line 124, in create_model 
    hyper_params["batch_size"]) 
    File "/home/datametica/karim/deeplearning/neural-sentiment/models/sentiment.py", line 73, in __init__ 
    self.initial_state = tf.zeros([self.batch_size, self.cell.state_size]) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1184, in zeros 
    shape = ops.convert_to_tensor(shape, dtype=dtypes.int32, name="shape") 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 657, in convert_to_tensor 
    ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 180, in _constant_tensor_conversion_function 
    return constant(v, dtype=dtype, name=name) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 163, in constant 
    tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape)) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 354, in make_tensor_proto 
    nparray = np.array(values, dtype=np_dt) 
ValueError: setting an array element with a sequence. 

Hier Link zum eigentlichen Code - https://github.com/inikdom/neural-sentiment/blob/master/train.py

Ist dieser Fehler aufgrund numpy Version? Früher mein Server numpy Version war 1.11.2, also ich deinstalliert und installieren numpy 1.11.1

Mein lokales System hat 1.11.1, die ohne Fehler einwandfrei funktioniert.

Mit Bezug auf Lösung: tensorflow: ValueError: setting an array element with a sequence

Ich versuchte tf mit np ersetzen, aber es gab

WARNING:tensorflow:<tensorflow.python.ops.rnn_cell.LSTMCell object at 0x7f84f6f8e890>: The input_size parameter is deprecated. 
Traceback (most recent call last): 
    File "train.py", line 194, in <module> 
    main() 
    File "train.py", line 63, in main 
    model = create_model(sess, hyper_params, vocab_size) 
    File "train.py", line 124, in create_model 
    hyper_params["batch_size"]) 
    File "/home/datametica/karim/deeplearning/neural-sentiment/models/sentiment.py", line 73, in __init__ 
    self.initial_state = np.zeros([self.batch_size, self.cell.state_size]) 
TypeError: an integer is required 

Answer 1

denke ich, der Grund state_is_tuple Argument von MultiRNNCell Konstruktor ist. Dies ist standardmäßig der Fall und in diesem Fall ist self.cell.state_size ein Tupel.

aktualisieren

MultiRNNCell ist Zelle von mehreren anderen Zellen. Also Zustand MultiRNNCell bestehend aus Zuständen von internen Zellen. Das state_is_tuple Argument des Konstruktors steuert, ob Zustände von internen Zellen zu einem einzelnen Tensor verbunden sind. Wenn es wahr ist, dann ist state_size von MultiRNNCell eine Summe von state_size von internen Zellen (see source). Ansonsten ist state_size ein Tupel von Größen von internen Zellen.

Im letzteren Fall übergeben Sie [self.batch_size, <tuple>] als Form an tf.zeros (oder np.zeros).

Ich weiß nicht, warum es bei Ihrem lokalen System funktioniert. Ich kann nur vermuten, dass Sie in Ihrem System eine andere Version von Tensorflow verwenden, die ein anderes Standardverhalten hat.

Answer 2

Ich dachte, es ist aufgrund der numpy Version. also habe ich versucht, es zu ändern, aber keine Hilfe. Auch versucht, Code zu ändern, ohne Glück.

Was ich gefunden habe ist, funktioniert dieser Code gut mit Tensorflow 0.8.0.

Wenn Sie den neuesten Tensorflow installieren und diesen Code versuchen, wird dieser Fehler angezeigt.

So habe ich die neueste Version deinstalliert und 0.8.0 installiert, jetzt funktioniert es wieder gut.